科学探索|擅长爬山的机器狗登Science 比人类徒步速度快4分钟( 二 )
机器人在现实世界中实际行动之前,科学家们在虚拟训练营中为这个四足机器人设置了众多障碍,以便于它能找到克服多种障碍的理想方式,以及它何时可以依赖环境数据、何时可以忽略这些数据 。
赫特说:“在实验中评估机器人外部感知很重要 。”研究人员在模拟的附加实验中,他们还比较了各种阶梯和楼梯地形中,机器人行动的成功率,以进一步定量评估其性能 。
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▲ANYmal上楼梯
在评估过程中,研究人员向机器人发出0.7m/s的固定前进速度指令,持续10秒,并收集了300个实验数据来计算成功率 。实验成功的标准是机器人的行动距离是否超过4米 。研究结果显示,这个四足机器人的控制器性能明显优于基线,可以穿越更多类型的地形范围 。
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▲ANYmal于其他机器人行动对比
三、教师+学生模型训练,训练迭代1000个环境
研究小组还采用了教师-学生模式来对机器人进行训练 。在训练过程中,赫特将信息策略的控制频率设置为50 Hz,每个环境收集250个时间段的轨迹数据,形成一次训练迭代 。随后他们将模拟环境并行化,以同时执行1000个环境的训练 。
对于教师模型,研究人员采用深度增强学习PPO算法,这个算法模型可以有效衡量机器人的步长 。在将观察结果汇总观察之前,他们会使用运行平均值和标准偏差对其进行标准化,不同的实验会在每一次训练中以指数形式更新 。
对于学生模型,赫特说:“我们在300个环境中进行了推广,并为一次训练迭代收集了400个时间段的轨迹 。”并且在训练学生模型时,实验过程没有高度样本噪音干扰 。
“通过这种训练,机器人能够在以前从未见过的情况下掌握最困难的自然地形 。”赫特说,“即使直接环境中的传感器数据模棱两可或含糊不清,这也有效 。”
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▲ANYmal与其他四足机器人避障对比
根据赫特的说法,ANYmal会依靠其本体感觉安全行事,这样的话机器人行动就做到了两全其美,能够结合外部感知的速度和效率以及本体感知的安全性 。
结语:机器人或能帮助人类探索未知领域
在实际应用场景中,ANYmal在自主探索狭窄隧道、洞穴和城市基础设施的地下系统的同时,还能自动快速地克服许多障碍物和困难地形 。
机器人的快速避障和感知能力进一步提升,在未来,各种极端条件下,比如地震之后、核灾难之后或是森林火灾期间,对人类来说太危险以及其他机器人无法应对困难地形的地方,像ANYmal这样的机器人都可以派上大用场 。
近年来,机器人研究的应用在不断扩展,机器人行动结合本体感受和外部感受等技术,都在解决很多机器人运动的难题,该领域未来在人类未知领域的探索应用场景可能会进一步扩大 。
智东西(公众号:zhidxcom)
编译 | 程茜
编辑 | Panken
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